【中】SpringAI入门搭建MCP

https://www.bilibili.com/video/BV1WYjgzbEcA

MCP已经火了很久，最近公司也在考虑用MCP来完成一些业务功能，借此机会来学习一下SpingAI的MCP。这块的学习和以往的有很大不同，以往我们总是更注重实践，AI相对来说是个新事物，且不确定，所以它的理论要强于实践。

一、如何开发一个自己的Agent

有这么一个需求，为客户推荐套餐，用户在对话框中说出自己的需求，然后系统自动帮用户购买套餐，用户拿到支付链接，付款即可。（传统的做法是分多个步骤，用户一步步来，先选择类型、再选择具体的套餐、最后输入用户信息，等等，会有很多页面的跳转交互）

构建一个Agent，首先需要一个大模型，充当人工大脑，来提取用户输入的信息，比如用户输入：你好，我今年三十岁了，最近感觉眼角的鱼尾纹越来越多了，我好焦虑啊。大模型就应该提取出：女性、三十岁、眼部医美等这些关键词。

大模型是通用的，大概率是无法定制一个完全适合需求的模型，所以我们要给大模型一个角色定义，这就是写提示词（prompt）。新的问题又来了，大模型是固定参数训练的，它并没有公司的内部数据，这时候就需要把公司的数据提供给大模型，这就是知识库（RAG）。

套餐的数据是维护在系统里面的，套餐的数据时时刻刻在变化（比如新增了套餐），当然可以把套餐的数据导入到知识库里面去，可这会不会太麻烦了？以往在获取最新数据的时候都是去查接口。以往的接口是叫 RestFul接口，AI的接口就叫 MCP接口。只要提供几个MCP接口（查询套餐、查询就诊人信息、创建支付链接等）

总结一下需要做的事情

找一个大模型，使用提示词给它定义角色
提供公司内部知识库，让AI具备个性化知识
提供MCP接口，让AI可以查询并下单套餐

存在的一些问题

大模型的对话是只有一次的，简单来说你先给它发个你好，再问一句：我上面说了什么，其实它是不知道的，但为什么在使用各种模型的时候发现它其实是有记忆功能的呢？对接过大模型API的都知道，每次请求都会把之前的对话数据一并传递过去，这样才让大模型看起来是有记忆功能。
知识库的建立也并不是用我们之前的那种关系型数据库，用的是向量数据库。
对接各种模型API也是个麻烦事

基于以上问题，虽然可以手动撸一个Agent，但那会做很多无用的工作，一般都是借助第三方平台，比如Dify，这样我们就只需要聚焦具体的工作

提示词的编写
知识库的整理
MCP接口的提供

二、开发一个天气查询的MCP

https://api.open-meteo.com/v1 提供了免费的查询天气的API，这本来是一个Rest的API，通过SpringAI框架，就可以把这个包装成一个MCP。

pom.xml，要求JDK 17

<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.4.5</version>
<relativePath/>
</parent>

<dependencies>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-autoconfigure</artifactId>
    <version>1.0.0-M6</version>
    <scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
    <version>1.0.0-M6</version>
    <scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
    <artifactId>mcp-spring-webflux</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
    <scope>compile</scope>
</dependency>
</dependencies>

application.yaml

server:
  port: 8082  # 服务器端口配置

spring:
  ai:
    mcp:
      server:
        name: my-weather-server    # MCP服务器名称
        sse-endpoint: /sse
        sse-message-endpoint: /mcp/messages
        type: ASYNC
        version: 0.0.1            # 服务器版本号

Application

@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Bean
    public ToolCallbackProvider weatherTools(OpenMeteoService openMeteoService) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder()
                .toolObjects(openMeteoService)
                .build();
    }
}

OpenMeteoService

其实就是按照MCP的规范定义接口

@Service
public class OpenMeteoService {

    private final WebClient webClient;

    public OpenMeteoService(WebClient.Builder webClientBuilder) {
        this.webClient = webClientBuilder
                .baseUrl("https://api.open-meteo.com/v1")
                .build();
    }

    @Tool(description = "根据经纬度获取天气预报")
    public String getWeatherForecastByLocation(
            @ToolParam(description = "纬度，例如：39.9042") String latitude,
            @ToolParam(description = "经度，例如：116.4074") String longitude) {

        try {
            String response = webClient.get()
                    .uri(uriBuilder -> uriBuilder
                            .path("/forecast")
                            .queryParam("latitude", latitude)
                            .queryParam("longitude", longitude)
                            .queryParam("current", "temperature_2m,wind_speed_10m")
                            .queryParam("timezone", "auto")
                            .build())
                    .retrieve()
                    .bodyToMono(String.class)
                    .block();

            // 解析响应并返回格式化的天气信息
            return "当前位置（纬度：" + latitude + "，经度：" + longitude + "）的天气信息：\n" + response;
        } catch (Exception e) {
            return "获取天气信息失败：" + e.getMessage();
        }
    }

    @Tool(description = "根据经纬度获取空气质量信息")
    public String getAirQuality(
            @ToolParam(description = "纬度，例如：39.9042") String latitude,
            @ToolParam(description = "经度，例如：116.4074") String longitude) {

        // 模拟数据，实际应用中应调用真实API
        return "当前位置（纬度：" + latitude + "，经度：" + longitude + "）的空气质量：\n" +
                "- PM2.5: 15 μg/m³ (优)\n" +
                "- PM10: 28 μg/m³ (良)\n" +
                "- 空气质量指数(AQI): 42 (优)\n" +
                "- 主要污染物: 无";
    }
}

三、调试MCP

如果把MCP对比成Rest的话，接口写完就要调试了:

使用 modelcontextprotocol 提供的 Inspector，相当于用postMan去调用接口，输入参数直接调用
使用AI大模型去调用，目前很多工具都支持MCP了，可以使用VsCode的CLINE，或Dify，或直接用SpringAI写一个客户端

注：Cursor也可以去调用MCP，但目前的Cursor的客户端规则问题，导致无法调用这个

3-1、使用 Inspector

Inspector的官网地址：https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector

直接执行下面的命令就好了

npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

3-2、使用 VsCode的CLINE

这个相当于在正式环境中了，使用AI来调用MCP

打开对话窗口，输入 查询天气 116.39852,39.938838